Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4899

## ALGORITMA  REGRESI  LINIER  BERGANDA  UNTUK ANALISIS  EFISIENSI  STOK  PRODUK  DI  PT.  MADU PRAMUKA BATANG
Taufik Hidayat 1* , Rahmi Darnis 2 , Dina Hidayatussa’adah 3
1,2,3 Universitas Selamat Sri alamat, Jl. Raya Soekarno-Hatta No.Km. 03, Gondoarum, Jambearum, Kec. Patebon, Kabupaten Kendal, Jawa Tengah
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Regresi Linier Berganda; Data Mining; Inventory.
Corespondent Email: taufikhidayat.jc@gmail.com
Abstrak. Lebah  madu  sangat  potensial  untuk  dikembangkan.  Keuntungan yang  diperoleh  dari  lebah  madu  adalah  produk-produk  seperti  madu,  polen, royal jelly & produk lainnya, sedangkan pada dunia industri madu biasanya di olah menjadi bahan untuk farmasi, kosmetik dan makanan. Permintaan produk lebah  madu  semakin  meningkat  setiap  tahunnya.  Maka  dari  itu  PT.  Madu Pramuka Batang harus bisa mengelola stok madunya tersebut harus selalu ada di gudang. Jika terdapat persediaan stok produk kosong dapat menyebabkan menurunnya tingkat  pendapatan  dari PT. Madu  Pramuka Batang karna stok produk tidak tersedia dan mempengaruhi tingkat pelayanan kepada konsumen. Untuk mengatasi hal tersebut maka dapat memanfaatkan data mining regresi linear  berganda.  Regresi  linier  berganda  adalah  proses  analisis  dengan memahami hubungan antara variabel terikat kepada variabel bebas. Tujuannya adalah untuk memodelkan hubungan ini sehingga nilai variabel terikat dapat diprediksi  berdasarkan  nilai  variabel-variabel  bebas.  Hasil  prediksi  dari persediaan  produk  dengan  alat  Rapidminer  didapatkan  nilai  RMSE  sebesar 0,566 yang tergolong ke dalam kategori bagus.
Abstract. Honey  bees  are  very  potential  to  be  developed.  The  benefits obtained from honey bees are produc such as mead, polen, royal jely & other products,  while  in  the  industrial  world  honey  is  usually  processed  into ingredients for pharmaceuticals, cosmetics and food. The demand for honey bee products is increasing every year. Therefore, PT Madu Pramuka Batang must be able to manage the honey stock that must always be in the warehouse. If  there  is  an  empty  product  stock  inventory,  it  can  cause  a  decrease  in  the income level of PT. Madu Pramuka Batang because the product stock is not available and affect the level of service to consumers. To overcome this, it can utilize data mining using double linear regression algorithms.  Double linear regression is an analytical process by understanding the connection between the  bound  variable  and  the  free  variable.  Goal  is  model  this  relationship  so value bound variable can predictions on based value of the free variables. The prediction results of product inventory with the Rapidminer tool obtained an RMSE value of 0.566 which is classified into the good category.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  modern  ini,  informasi  menjadi sesuatu yang krusial dan dibutuhkan oleh setiap orang,  informasi  dapat  di  ibaratkan  sebuah kekuatan atau emas dan merupakan sesatu yang sangat  penting,  dengan  informasi  yang  terus meningkat seiring waktu. Informasi  yang awal mulanya sebagai data yang telah di proses lalu
di  lakukan  klasifikasikan  untuk  membuat keputusan atau sebuah pengambilan keputusan [1]. Dengan mengidentifikasi bentuk informasi dalam  nilai  data,  lalu  dapat  merubah  data tersebut  menjadi  sebuah  informasi  dan pengetahuan yang dapat dirgunakan. Proses ini melibatkan  ekstraksi  dan  pengenalan  bentuk yang  tersusun  yang  sangat  berharga  atau
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
menarik  pengetahuan  dari  data.  Dan  Seiring dengan  kemajuan  teknologi  yang  pesat, kebutuhan  manusia  akan  teknologi  semakin meningkat untuk mendukung berbagai aktivitas, sehingga kita tidak perlu repot untuk melakukan  tugas-tugas  yang  melelahkan  dan dapat  mencapai  hasil  yang  lebih  optimal. Perkembangan  teknologi  yang  cepat  ini  juga berdampak  pada  kemajuan  dalam  pengelolaan data [2].
Madu lebah merupakan sebuah cairan yang berasal  dari  nektar tanaman  dan memiliki  rasa manis dan produksi oleh lebah sebagai makanan untuk  anak  lebah.  Sejak  dahulu  madu  sangat terkenal dengan manfaatnya yang dapat di oleh menjadi  tambahan  dalam  minuman  bahakan makanan [3].
Madu  memiliki  peran  penting  dalam kehidupan manusia dengan berbagai manfaat di berbagai  aspek  selaian  makan  dan  minuman juga sebagai bahan kesehatan, dan kecantikan. Dalam bidang pangan, madu dijadikan sebagai bahan  alami  dan  digunakan  sebagai  campuran dalam  minuman  untuk  meningkatkan  rasa.  Di bidang  kesehatan,  madu  sering  dimanfaatkan sebagai  bahan  dalam  berbagai  obat-obatan tradisional karena khasiatnya yang dikenal luas. Selain  itu,  dalam  dunia  kecantikan,  madu banyak  manfaatkan  sebagai  bahan  tambahan dalam dunia industri untuk perawatan tubuh dan kosmetik [4].
PT. Madu Pramuka adalah sebuah perusahaan  yang  berfokus  pada  industri perlebahan  dan  memiliki  beragam  kegiatan usaha  terkait.  Perusahaan  ini  menawarkan berbagai  jenis  madu  murni  berkualitas  tinggi kepada  konsumennya.  Produk  madu  yang disediakan  oleh  PT.  Madu  Pramuka  dikemas dalam  bebrapa  varian  bentuk  supaya  lebih menarik  dan  menyesuaikan  dengan  kebutuhan pelanggan,  termasuk  botol  berukuran  100  ml, 350  ml,  dan  600  ml.  Dengan  komitmen  untuk menyediakan  madu  murni  yang  alami  dan berkualitas, PT. Madu Pramuka terus berupaya untuk  menjaga  standar  kualitas  produk  serta memperluas jangkauan pasarnya.
Produk  yang  dapat  di  produksi  lebah  yaitu madu,  memiliki  banyak  kegunaan  yang diketahui  oleh  orang  orang  dan  di  manfaatkan menjadi  bahan  pangan  yang  bermanfaat  untuk menjaga  kesehatan.  Lebah  madu  memiliki potensi  besar  untuk  dikembangkan,  dengan
banyak  keuntungan  yang  dapat  diperoleh  dari mereka.  Manfaat  dari  lebah  madu  mencakup berbagai  produk  seperti  madu,  polen,  royal jelly, dan lainnya, yang sering digunakan dalam industri  farmasi,  kosmetik,  dan  makanan. Permintaan  akan  produk  lebah  madu  terus meningkat  setiap  tahunnya.  Letak  PT  Madu Pramuka  barada  di  Kabupaten  Batang  yang menyediakan madu asli dan alami, berdasarkan jumlah  stok  madu  yang  dapat  di  peroleh  dari lebah  madu  yang  tidak  menentu,  sehingga jumlah  stok  kuantitas  produksi  madu  dapat mengalami perubahan [5].
Jumlah  madu  yang  diproduksi  tidak  selalu konstan,  karena  produksi  madu  disesuaikan dengan permintaan dari departemen pemasaran. Selain  itu,  ketersediaan  bahan  baku  juga menjadi faktor utama yang membatasi produksi madu.  Hasil  panen  madu  sangat  dipengaruhi oleh  kondisi  lingkungan  di  mana  lebah  madu dibudidayakan,  jika  sumber  pakan  lebah  di wilayah  tersebut  melimpah,  maka  hasil  panen madu  akan  maksimal,  begitu  pula  sebaliknya. [6].
Dalam  sebuah  perusahaan,  persediaan  atau stok  produk  adalah  salah  satu  faktor  krusial yang harus mendapat perhatian. Jumlah produk yang  masuk  dan  keluar  perlu  dipantau  untuk memastikan  stok  di  gudang  tetap  stabil.  Stok yang  stabil  di  gudang  berarti  tidak  ada kelebihan  barang  maupun  kekurangan  barang. Salah  satu  tantangan  dalam  menjual  produk adalah produk yang menigkat permintaan yang sering  terjadi fluktuasi  berbeda  atau  tidak  bisa di  perkirakan.  Maka  produk  dalam  jumlah permintaan  lebih  banyak  cepat  laku  terjual, sedangkan  barang  dalam  jumlah  permintaan rendah  lebih  lambat  terjual.  Untuk  mengatasi hal ini, perlu dilakukan peningkatan persediaan ketika  stok  mulai  menipis.  Oleh  karena  itu, perusahaan membutuhkan prediksi stok produk di masa mendatang, sehingga manajemen dapat memperkirakan  permintaan  konsumen  ke depan.  Dengan  demikian,  perusahaan  dapat memenuhi dan menyediakan permintaan konsumen dengan lebih baik [7].
Proses yang di lakukan untuk mengira ngira kejadian  yang  akan  dapat  terjadi  pada  waktu berikutnya, jadi data yang telah diolah menjadi sebuah  informasi  dan  menjadi  pengetahuan baru bisa di sebut prediksi. Tujuannya berguna untuk  meningkatkan  tingkat  peramalan  atau prediksi,  yaitu  kaitan  antara  data  yang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
diprediksi  dengan  data  akan  diketahui  pada waktu berikutnya. Tantangan umum yang pasti di  hadapi  sebuah  perusahaan  yaitu  bagaimana memperkirakan  dan  meningkatkan  efektifitas dalam meningkatkan omset penjualan berikutnya  berdasarkan  data  penjualan  yang sudah  ada  [8],  Memprediksi  permintaan  masa depan  adalah  kegiatan  penting  bagi  sebuah perusahaan
sebagai landasan untuk pengambilan keputusan strategis dalam menjaga  kelangsungan  bisnis.  Ketersediaan stok  yang  tidak  memadai  dapat  menyebabkan kekecewaan  pelanggan  terhadap  perusahaan distributor produk tersebut, sementara kelebihan stok dapat mengakibatkan ineffisiensi  dalam  manajemen  gudang  dan penumpukan barang yang tidak diperlukan. Ini dapat  disebabkan  oleh  ketidakakuratan  dalam proses pengelolaan persediaan [9].
Banyak  Teknik  di  gunakan  dalam  data mining, Regresi Linier berganda sering dipilih karena kemampuannya untuk membuat prediksi menggunakan  informasi  produk  yang  tersedia lalu  membuat  kesimpulan  tentang  persediaan yang  akan  datang.  Menggali  data  sendiri merupakan  cara  dalam  mengolah  data  yang digunakan untuk mengatasi persoalan kompleks untuk  menghasilkan  informasi  yang  berharga sehingga  dapat  mengambil  keputusan  yang tepat atau membuat kebijakan yang menguntungkan. [10].
Salah  satu  penelitian  sebelumnya  yang mengkaji penggunaan Algoritma Regresi Linier Berganda untuk memprediksi adalah penelitian berjudul  Implementasi  datamining  dalam peramalan  persediaan  susu  di  PT.PS  Maju Bersama menggunakan beberapa teknik regresi linier.  Hal  ini  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  mengenai  tingkat  persediaan  ketika metode regresi linier berganda digunakan untuk meramalkan persediaan produk susu Morinaga Child  Kid.  untuk  meminimalisir  kekurangan stok produk tersebut. [11], pada penelitian lain dengan  judul  Penerapan  DataMining  untuk Memprediksi  Target  Produksi  Berdasarkan Tingkat Penjualan dan Jumlah Pesanan Produk Pt.  Neo  National  menggunakan  regresi  linier berganda  untuk  menentukan  target  produksi bulan depan [12].
Berdasarkan  studi  sebelumnya,  penerapan algoritma Regresi Linear Berganda dalam data mining  dapat  digunakan  untuk  meramalkan persediaan  produk  madu.  Hal  ini  akan
membantu  perusahaan  atau  toko  penjualan dalam memprediksi permintaan untuk berbagai jenis  madu,  serta  menentukan  level  stok  yang optimal  untuk  masing-masing  jenis.  Dengan menggunakan  teknik  pengolahan  data  mining, dapat  dilakukan  prediksi  persediaan  produk madu untuk tahun mendatang dengan menganalisis  data  persediaan  dari  tahun-tahun sebelumnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
a. Data Mining
Serangkaian  proses  yang  tujuannya  guna menemukan  nilai  dalam  database  berupa sebuah  fakta  yang  belum  dijelajahi  di  sebut sebagai  Data  mining.  Tahapannya  melibatkan pemeriksaan data menggunakan metode spesial dalam mengubah fakta mentah menjadi sesuatu yang  bermanfaat  dengan  cara  mengekstraksi atau  mengidentifikasi  bentuknya  menjadi bermakna  dari  sebuah  database.  Proses Penambangan  adalah  kombinasi  matimatika, teknik  pemrosesan,  dan  olah  penelitian  dalam basis  data.  Istilah "penambangan  data"  berasal dari analogi  pencarian  informasi  berharga  dari database besar dan menambang gunung [13]. Kedua  proses  tersebut  di  butuhkan  dalam menyaring data dalam jumlah besar dan di olah secara  cerdas  sehingga  menghasilkan  nilai. Teknik  baru  yang  dapat  bermanfaat  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  dalam lautan  data  di  sebut  proses  data  mining.  Ada beberapa  alat  yang  dapat  di  manfaatkan  pada proses prediksi, dimana mereka dapat membantu proses memprediksi kejadian berdasarkan apa yang terjadi sebelumnya.

## b. Regresi Linier Berganda
Peramalan di manfaatkan dengan garis lurus untuk menghubungkan antara dua variabel atau beberapa  variabel  di  sebut  Regressi  linier berganda.  Nialai  yang    dapat  berubah  di sebut juga variabel. Selain itu variabel di sini ada uda jenis yaitu variabel terikat dan variabel bebas.
Algoritma regresi linier mencakup klasifikasi  dan  aturan  regresi  yang  berbeda dalam penambangan data. Selain regresi linier, mesin  vektor  dukungan,  regresi  logistik  dan lain-lain termasuk dalam kelompok ini. Analisis regresi  linier  merupakan  salah  satu  motode yang  paling  sering  di  manfaatkan  guna mengenal  hubungan  antara  variabel  terikat dengan variabel bebas.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Analisis  itu  melibatkan  banyak  variabel bebas  disebut  juga  dengan  regresi  linier berganda.  cara  ini  dapat  juga  menentukan apakah  terdapat  akibat  langsung  dari  dua  atau nilai variabel bebas (S1, S2, S3, ..., Sk) terhadap variabel  terikat  (T).  dalan  proses  ini  dapat  di bentuk representasikan sebagai berikut: [14]:
T=β0+ β1S1+ β2S2+...+ βnSn+e
(1)
Regresi linier berganda juga diterapkan dengan metode Regresi linier berganda dalam menentukan sampel, yaitu :
T=b0+ b1S1+ b2S2+...+ bnSn dengan : T              = nilai yang akan di perkirakan b0             = nilai parameter b1,b2,..bk = perkiraan nilai konstanta β1, β2, ... βn S               = nilai bebas

## c. Prediksi
Peramalan  atau  memprediksi  merupakan perkiraan  nilai  masa  depan  suatu  variabel berdasarkan  analisis  data  historis.  Informasi yang  sering  digunakan  dalam  peramalan biasanya  berupa  data  yang  dapat  di  hitung. Ramalan  adalah  sebuah  ketidak  pastian  dari suatu keadaan di masa depan, namun berusaha memberikan perkiraan terdekat. Istilah prognosis dikenal juga dengan istilah prognosis atau prediksi.

## d.  Persediaan
Persediaan merupakan suatu aset yang dapat berbentuk  benda  yang  terdiri  dari  beberapa barang atau stok suatu perusahaan yang dapat di perjual belikan sehingga memperoleh keuntungan.  Stok  tersebut  juga  mencakup barang yang belum di proses atau belum melalui tahap produksi, serta bahan baku di sebut juga produk  belum  jadi  yang  menunggu  proses berikutnya sebelum proses produksi.

## e. Rapidminer
RapidMiner  adalah  alat  yang  bebas  di gunakan  oleh  siapa,  saja  salah  satunya  di gunakan dalam pemrosesan atau penghitungan data.  Ralf  Klinkenberg,  Ingo  Mierswa  dan Simon  Fischer  adalah  pengembang  dan pembuat  Tools  ini  di  Unit  Kecerdasan  Buatan Universitas  Dortmund.  Aplikasi  ini  sering  di
gunakan  oleh  orang  banyak  untuk  mengolah data,  menjadi  informasi  dan  di  simpulkan menjadi  pengetahuan.  Hasil  yang  diperoleh dimanfaatkan  atau  digunakan  untuk  membuat kebijakan yang lebih tepat.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Penelitian
Keterangan:
a. Mengdentifikasi Masalah
Tahap  ini  bertujuan  untuk  memahami masalah persediaan produk madu di PT. Madu Pramuka  guna  menemukan  solusi  yang  tepat. Masalah  yang  diidentifikasi  adalah  fluktuasi data  persediaan  pada  tahun  sebelumnya, sehingga diperlukan prediksi untuk masa depan guna menentukan strategi yang optimal.
b. Studi Literatur
Proses berikut, dilakukan dengan pengumpulan data dan informasi terkait melalui bermacam  cara  yakni  membacabuku,  jurnal, dan  artikel  digunakan  dalam  mendapatkan pengetahuan  yang  diperlukan  bagi  peneliti dalam peoses menelitinya nanti.
c. Pengumpulan Data
Dalam proses berikut, penulis mendapatkan  informasi  dengan  cara  observasi langsung  di  PT.  Madu  Pramuka  di  Batang, memperoleh data mengenai persediaan produk madu,  dan  melakukan  wawancara  langsung dengan pihak perusahaan.

## d. Analisis Data
Pada  tahap  ini,  ketika  data  persediaan produk  madu  sudah  terkumpul,  data  tersebut dianalisis  untuk  mengetahui  kemungkinan penggunaannya  dalam  peramalan  persediaan produk  madu  melalui  metode  Regresi  Linier Berganda.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
e. Pengolahan  Data  dengan  Algoritma Regresi Linear Berganda
Dalam  tahapan  berikut  ini  merupakan  inti dari  perhitungan  menggunakan  regresi  linear berganda  untuk  pemperkirakan  persediaan produk madu dilakukan melalui dua pendekatan, yaitu secara manual dan menggunakan alat bantu RapidMiner.

## f. Hasil Pengujian
Proses  terakhir,  melakukan  perangkuman dan  menarik  kesimpulan  tentang  persediaan produk  madu  menggunakan  metoda  regresi linear  berganda  dan  tool  RapidMiner,  serta menyajikan  informasi  mengenai  keadaan persediaan produk madu di masa mendatang.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Data Set
Sampel diambil secara acak sebanyak 159 data  dengan  parameter  atribut  3  variabel  yang dijadikan  data  dan  data  terpilih  diperiksa kesesuaiannya  untuk  digunakan  dalam  proses pemodelan.
Tabel 1. Data Set Nama Barang S1 S2 S3 T Madu Kapuk 650 ML 368 379 450 297 Madu Kapuk 350 ML 589 1956 1628 917 Madu Kapuk 100 ML 19 2 8 13 Madu Kapuk 130 ML 947 124 686 385 Madu Kapuk2000 ML 41 40 35 46 Madu Karet 650 ML 172 1 27 146 Madu Karet 350 ML 292 7 45 254 Madu Karet 130 ML 101 390 134 357 Madu Karet 2000 ML 7 0 0 7 Madu Kelengkeng 650 20 17 10 27

## b. Pemodelan
Apabila  variabel  independen  banyak, maka  nilai  konstanta  dari  variabel  regresi masing-masing variable independen di dapatkan  dengan  memanfaatkan  persamaan matrix.  Berdasarkan  3  persamaan  sebelumnya
dengan  3  variabel  yang  nilainya  belum diketahui  antara  lain  a,  b1,  b2  dan  b3,  maka persamaan  matrix  dapat  terapkan  dalam persamaan matriks di bawah ini:
Gambar 2. Persamaan Metriks Keterangan : n : pasangan data Ti : nilai T ke-i Si : nilai S ke-i Menghitung permasan regrensi linearnya : T = a + B1.S1 + B2.S2 + B2.S3 T : nilai terikat S : nilai bebas
a : Intersep
b : slop

## c. Hasil Pengujian
Membahas  hasil  pengujian  menggunakan perhitungan  algoritma  regresi  linear  berganda dan tools rapidminer.
1) Data  Uji  Algoritma  Regresi  Linier Berganda  dan  Berdasarkan  hasil  yang  ada, diklasifikasikan  menjadi  variabel,  atribut kemudian dijadikan data latih 106 dan data uji 53.  Dari  proses  tersebut  kemudian  dihitung menggunakan algoritma regresi linier berganda untuk mengetahui prakiraan persediaan produk PT. Batang Pramuka Madu. Tabel 2. Data Training Saldo Awal (S1) Jumlah Masuk (S2) Jumlah Keluar (S3) Stok Akhir (T) 368 379 450 297 589 1956 1628 917 19 2 8 13 947 124 686 385 41 40 35 46 172 1 27 146 292 7 45 254 101 390 134 357 7 0 0 7 20 17 10 27
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Tabel 3. Data Testing
Saldo Awal (S1) Jumlah Masuk (S2) Jumlah Keluar (S3) Prediksi Stok Akhir (T) 39,17 68,67 83,25 ? 79,67 168,42 196,67 ? 1,00 0,83 1,33 ? 59,67 41,08 60,50 ? 3,67 7,67 10,08 ? 12,42 0,00 5,75 ? 25,83 0,33 6,00 ? 60,08 0,17 3,08 ? 0,58 0,00 0,00 ? 4,33 0,00 2,67 ?

## 2) Perhitungan Regresi Linier Berganda
Tahapan  selanjutnya  bisa  terapkan penghitungan  dengan  determinasi matriks  A, A0, A1, A2 dan A3 dibawah ini:
Det(A)  =  {N.  ∑(S1.S1.).  ∑(S2.S2.). ∑(S3.S3.)}+{  ∑S1.  ∑(S1.X2.).  ∑(S2.S3.). ∑S3}+{∑S2.  ∑(S1.S3.).  ∑S2.  ∑(S3.S1.)}+{ ∑S3.  ∑S1.  ∑(S2.S1.).  ∑(S3.S2.)}-{  ∑S3. ∑(S1.S2.). ∑(S2.S1.). ∑S3}-{∑S2. ∑(S1.S1.).  ∑S2.  ∑(S3.S3.)}-{  ∑S1.  ∑S1. ∑(S3.S3.)}-{  N.  ∑(S1.S3.).  ∑(S2.S2.). ∑(S3.S1.)}
Kemudian dapat di hasilkan value dari a, b1, b2, b3:
Gambar 4. Rumus a,b1,b2,b3
Maka  padanan  dari  regresi  linier berganda :
T = a + B1.S1 + B2.S2 + B2.S3
=  1,71242E-14  +  1(39,17)  +  1(68,67)  +(-
1)(83,25)
= 24,58
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Hasil yang didapatkan pada tabel 4.4 diatas merupakan  prediksi  stok  akhir  (T)  melalui proses perhitungan manual Ms. Excel menggunakan metode regresi linier berganda.

## 3) Uji RapidMiner

## Gambar 6. Operator Performance
Regression
Tahap  pengujian  RapidMiner  merupakan atribut  opsional  yaitu  untuk  mengetahui  hasil prediksi RapidMiner dengan select atribut.
Gambar 7. Hasil Prediksi RapidMiner
Setelah  model  dijalankan  maka  akan muncul  hasil  prediksinya  pada  gambar  4.9 diatas.  Dan  dapat  dilihat  bahwa  hasil  prediksi menggunakan  RapidMiner  sama  dengan  hasil perhitungan  manual  menggunakan  metode regresi linier berganda.
Gambar 8. Hasil Performance
Hasil  Performance  pada  gambar  4.8 diatas yaitu menunjukkan RMSE 0,566 / 0,000 semakin  mendekati  0  maka  hasil  semakin akurat. Absolute Error untuk menghitung  nilai tengah  absolut  dari  kesalahan  prediksi  tanpa melihat tanda positiv atau negatifnya. Relative Error  untuk  mengevaluasi  nilai  rata  rata perbedaan antara nilai yang diamati hasil yang di prediksi.

## 5. KESIMPULAN
Dalam  proses  penelitian  di  PT.  Madu Pramuka  Batang  dapat  di  simpulkan  beberapa hal barikut ini:
1. Dari  hasil  data  analisa  dan  perhitungan menggunakan data mining algoritma regresi linear  berganda  memberi  detail  Informasi data  perkiraan/prediksi  untuk  memantau kondisi  stok  barang  dalam  gudang  ditahun depan. Ini dapat memberi gambaran singkat tentang  tren  historis,  yang  akan  membantu perusahaan  membuat  keputusan  persediaan inventory yang lebih baik.
2. Hasil  pengujian  antara  perhitungan  manual menggunakan  algoritma  regresi  linier berganda dengan penggunaan tools RapidMiner  didapatkah  hasil  prediksi dengan nilai yang relatif sama, yaitu antara 24,58  dan  25.    berarti  variabel  bebas mempunyai pengaruh yang sangat signifikansi bersamasama terhadap variabel terikat yang di tentukan.
3. Algoritma  regresi  linier  berganda  yang  di gunakan  pada  proses  ini  adalah  T= 1,71242E-14  +  1(S1)  +  1(S2)  +(-1)(S3). Dengan  prediksi  persediaan  produk  madu menghasilkan  tingkat  akurasi  dengan  nilai RMSE  0,566  /  0,000  semakin  mendekati  0 maka hasil semakin akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  ingin  menyampaikan  rasa  terima kasih yang sangat besarnya kepada semua pihak dalam membantu pembuatan penelitian ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Adiguno, Y. Syahra, and M. Yetri, “Prediksi Peningkatan  Omset  Penjualan  Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Berganda,” J.  Sist.  Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
[2]  A.  Sari  and  D.  U.  Putri,  “Penerapan  Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Diabetes Secara Dini,” J. Tek. , vol. 3, no. 1, p. 32, 2023, doi: 10.54314/teknisi.v3i1.1255.
[3]  E. Insusanty, “Analisis Kelayakan Usaha Lebah Madu Cv. Madu Kuok Kabupaten Kampar,” J. Agribisnis ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  239–250,  2022, doi: 10.31849/agr.v24i2.11090.
[4]  M.  R.  Fauzan  and  R.  Ramadhan,  “Pemodelan Distribusi Habitat Lebah Madu Guna Mendukung  Budidaya  Lebah  Madu  di  Desa Muara Sikabaluan,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 8,  no.  1,  pp.  8915–8928,  2024,  doi: 10.31004/jptam.v8i1.13738.
[5]  E.  Mela  and  N.  M.  Rizki,  “Teknik  Budidaya, Produksi,  dan  Penerapan  Good  Manufacturing Practices di PT Madu Pramuka,” Fruitset Sains J. Pertan. Agroteknologi , vol. 11, no. 1, pp. 20– 33, 2023.
[6]  M.  H.  Faisal,  H.  F.  Oktavia,  and  ...,  “Jurnal Analisis  Persepsi  Pengunjung  Pada  Taman Wisata  Lebah  Pt.  Madu  Pramuka,” AGRISIA- Jurnal Ilmu … , vol. 13, no. 2, pp. 54–72, 2021, [Online].
Available:
https://ejournal.borobudur.ac.id/index.php/3/art icle/view/893%0Ahttps://ejournal.borobudur.a c.id/index.php/3/article/view/893/832
[7]  Ilma  Satriana  Dewi,  “STRUKTUR  BIAYA USAHA  BUDIDAYA  LEBAH  MADU  DI DESA KUAPAN KECAMATAN TAMBANG KABUPATEN KAMPAR (Kasus Usaha Madu ‘Mekar Sari’),” Din. Pertan. , vol. 38, no. 3, pp.
323–332, 2023, doi:
10.25299/dp.2022.vol38(3).11914.
[8]  D. R. Kadir and A. Husna, “Penerapan Regresi Linear  Berganda  untuk  Prediksi  Jumlah Produksi Tepung Kelapa,” CosPhi , vol. 2, no. 1, pp. 11–16, 2018.
[9]  P.  Aruan  and  M.  Syahril,  “Implementasi  Data Mining Dalam Memprediksi Jumlah Persediaan Bahan  Baku  Beras  Menggunakan  Algoritma Regresi Linear Berganda Pada CV. Fountain,”
J. CyberTech , vol. x. No.x, no. x, pp. 1–9, 2019, [Online].
Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[10] P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  and  N.  Safitri, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  18,  no.  1,  p.  55,
2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[11] E.  J.  Purba,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Stok  Produk  Susu  Pada  Pt.Ps  Maju Bersama Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol.  5,  no.  1,  pp.  289–297,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3731.
[12] H.  Jaya,  R.  Gunawan,  and  R.  Kustini, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Target Produksi Berdasarkan Tingkat Penjualan Dan  Banyaknya  Pemesanan  Produk  Pada  Pt. Neo  National  Menggunakan  Metode  Regresi Linier Berganda,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj.  Inform. dan Komputer) , vol.  18, no. 2, p. 219, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i2.162.
[13] N.  Pradita,  “Penerapan  Data  Mining  sebagai Cara  untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa Berdasarkan  Status  Ekonomi  dan  Kedisiplinan Menggunakan Metode Regresi Linier
Berganda,” J. Ilm. Mhs. Manajemen, Bisnis dan Akunt. ,  vol.  4,  no.  5,  pp.  683–696,  2022,  doi: 10.32639/jimmba.v4i5.181.
[14] A.  A.  A.  P.  Ardyanti  and  A.  Abdriando, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Denpasar Menggunakan Metode Regresi Linier
Berganda,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst. , vol.
6, no. 1, pp. 37–44, 2023, doi: 10.30813/jbase.v6i1.4317.